[0023] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0024] 参见图1，本发明实施例提供了一种带有教练功能的智能健身系统，该系统适用于各种力量型器材，例如背部训练健身器、颈肩部训练健身器、臂部训练健身器、胸部训练健身器、腰腹部训练健身器、臀部训练健身器、大腿训练健身器、小腿训练健身器和轨道式杠铃等。
[0025] 如图1所示，智能健身系统包括传感器监测子系统1、智能控制子系统2和数据分析器3。
[0026] 其中，传感器监测子系统1，用于通过无线传感器网络采集健身者的实时健身信息。
[0027] 其中，如图2所示，智能控制子系统2，配置于健身器材上，智能控制子系统2包括显示屏10和中央处理器20，显示屏10用于向健身者显示教练的示范动作以及纠错信息；中央处理器20，与该显示屏10相连，用于处理各种信号，以及根据健身者的需求选择相应的教练信息，并传输给该显示屏10。
[0028] 其中，数据分析器3包括数据库和数据分析单元，数据库用于存放健身教程数据以及纠错信息；所述数据分析单元与传感器监测子系统1、数据库相连，用于将该数据库中的健身教程数据传输给相应的智能控制子系统2，以及根据无线传感器网络采集的健身者的实时健身信息，从该数据库中提取出相应的纠错信息，并发送给相应的智能控制子系统2。
[0029] 其中，无线传感器网络由汇聚节点和多个传感器节点自组织构成，传感器节点用于采集健身者的实时健身信息，汇聚节点用于汇聚传感器节点采集的所述实时健身信息并发送至所述数据分析单元。在一种可选的方式中，每个健身器材上至少设置一个传感器节点，传感器节点内设有称重传感器和位移传感器。在一种可能实现的方式中，称重传感器和位移传感器可以安装在健身器材负重牵引的钢丝绳上，在使用过程中通过称重传感器和位移传感器收集和记录健身者此组动作所牵引的重量、牵动的距离。
[0030] 进一步地，如图2所示，该智能控制子系统2还包括输入器30，其与该中央处理器20相连，用于为健身者提供输入功能及教练选择功能。该智能控制子系统2还包括锁扣控制器40和定时器50；锁扣控制器40与该中央处理器20相连，用于开启或关闭健身器材的操作权限；所述定时器50与该中央处理器20相连，用于计时。
[0031] 本发明上述实施例的有益效果为：通过无线传感器网络采集健身者的实时健身信息，方便快捷；带有教练功能的智能健身器材针对不同个体生成的健身计划、并有标准动作的示范演示以及明星教练的语音图像同步指导，这种智能健身器材让消费者不用追加费用而享受顶级的私人教练服务，使普通消费者从健身中得到实惠、获得乐趣。
[0032] 在一种可能实施的方式中，在网络初始化阶段，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，其中传感器节点的邻居节点为位于其通信范围内的其他传感器节点；在路径发现阶段，传感器节点获取其至汇聚节点的最优路径；在实时健身信息采集和传输阶段，传感器节点发送自身采集的实时健身信息时，将与最优路径对应的转发节点标识存储入要发送的实时健身信息报文；其余传感器节点侦听到一个实时健身信息报文时，从实时健身信息报文中获取转发节点的标识，若自己不是实时健身信息报文所指定的下一跳转发节点，传感器节点丢弃该实时健身信息报文，否则转发该实时健身信息报文。
[0033] 在一个实施例中，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，具体为：在网络初始化阶段，汇聚节点向各传感器节点发送Hello报文，该Hello报文包括各传感器节点的位置坐标、到汇聚节点的距离以及到汇聚节点的跳数；各传感器节点接收到Hello报文后，提取相应的信息，构建邻居节点列表，并计算各邻居节点的路径质量，存储到邻居节点列表中相应的位置；其中，设Cij表示传感器节点i的邻居节点j的路径质量，Cij的计算公式为：
[0034]
[0035] 式中，L(i，j)为传感器节点i与其邻居节点j的距离，L(j，sink)为邻居节点j到汇聚节点的距离，L(j，d)为邻居节点j到其第d个邻居节点的距离，nj为邻居节点j具有的邻居节点数目，L(i，sink)为传感器节点i到汇聚节点的距离；k为设定的权重系数，且0＜k＜0.5。
[0036] 本实施例解决了传感器节点获取邻居节点信息并构建邻居节点列表的问题，其中创新性地设定了邻居节点的路径质量的计算公式，该计算公式基于邻居节点与周围传感器节点、汇聚节点之间的位置关系进行路径质量的计算，能够较好地衡量邻居节点转发实时健身信息时的位置优势情况，为后续传感器节点确定最优路径时提供基础数据参考，从而有利于提高传感器节点后续转发实时健身信息的效率；本实施例在构建邻居节点列表时只是存储邻居节点的标识以及路径质量，相比于现有技术中需要存储邻居节点的位置信息、到汇聚节点的跳数以及距离信息等，节省了传感器节点的存储空间。
[0037] 在一个实施例中，传感器节点获取其至汇聚节点的最优路径，具体包括：
[0038] (1)设定要发送自身采集的实时健身信息的传感器节点为源节点，源节点生成一个前向蚂蚁报文并发送至最优的邻居节点；
[0039] (2)当前向蚂蚁报文y到达传感器节点i时，传感器节点i将当前剩余能量不低于设定的最低能量阈值、没有转发过前向蚂蚁报文y的邻居节点作为候选节点，并选择概率最大的候选节点l继续转发前向蚂蚁报文y；
[0040] (3)若传感器节点i已经选择了候选节点l作为转发前向蚂蚁报文y的下一跳节点，则将自身的传感器节点标识加入前向蚂蚁报文y的地址链表，并将前向蚂蚁报文y发送出去；
[0041] (4)接收到前向蚂蚁报文y的传感器节点继续选择概率最大的下一跳节点转发该前向蚂蚁报文y，直至将该前向蚂蚁报文y发送至汇聚节点，汇聚节点产生对应的反馈信息，其中反馈信息携带有前向蚂蚁报文y的地址链表以及汇聚节点标识，汇聚节点沿着前向蚂蚁报文y的逆路径将反馈信息发送出去；
[0042] (5)当传感器节点i接收到传感器节点u转发的所述反馈信息时，按照下列公式更新自身至传感器节点u的信息素浓度：
[0043]
[0044] 式中，Giu′为更新后的传感器节点i至传感器节点u的信息素浓度，Giu为更新前的传感器节点i至传感器节点u的信息素浓度，ΔG为设定的一次更新中所释放的信息素浓度的总量，N(y)为将前向蚂蚁报文y从源节点发送到汇聚节点的总跳数；
[0045] (6)当前传感器节点按照反馈信息的地址链表指示的信息，继续转发反馈信息，直至反馈信息到达源节点，源节点将根据反馈信息中的地址链表确定的路径作为其至汇聚节点的最优路径。
[0046] 其中，设定概率的计算公式为：
[0047]
[0048] 式中，wil表示传感器节点i选择候选节点l的概率，mi为传感器节点i的候选节点的数目，Cil表示所述候选节点l的路径质量，Ql为所述候选节点l的当前剩余能量，Pl为所述候选节点l的当前可用缓存的大小，Gil为传感器节点i到所述候选节点l的链路上的信息素浓度；Cit为传感器节点i的第t个候选节点的路径质量，Qt为所述第t个候选节点的当前剩余能量，Pt为所述第t个候选节点的当前可用缓存的大小，Git为传感器节点i到所述第t个候选节点的链路上的信息素浓度；Qmin为设定的最低能量阈值，Pmin为设定的最低缓存阈值；初始时各链路信息素浓度为0，α、β、γ、δ为设定的权重系数。
[0049] 本实施例基于蚁群优化算法设定了传感器节点至汇聚节点的最优路径确定机制，根据该机制，当前传感器节点在进行前向蚂蚁报文的传递过程中选择最大概率的候选节点作为下一跳节点，其中创新性地设定了概率的计算公式。该计算公式基于候选节点的链路质量、能量、可用缓存和链路信息浓度作为概率计算的影响因素，使得建立的传感器节点到汇聚节点的最优路径具有一定的链路稳定性，并且链路开销小，有利于节省实时健身信息传输能量成本，延长无线传感器网络的生命周期，从而在整体上节省了智能健身系统的数据采集成本。
[0050] 在一个实施例中，源节点生成一个前向蚂蚁报文并发送至最优的邻居节点，具体包括：
[0051] (1)源节点按照下列公式计算各邻居节点的优选值：
[0052]
[0053] 式中，Rab表示源节点a的邻居节点b的优选值，Cab为所述邻居节点b的路径质量，Qb为所述邻居节点b的当前剩余能量，xb为所述邻居节点b已接收到的前向蚂蚁报文数量，nb为所述邻居节点b的邻居节点数量，e为设定的调整系数；h1、h2为设定的权重系数且h1+h2＝1；
[0054] (2)源节点将生成的前向蚂蚁报文发送至优选值最大的邻居节点。
[0055] 本实施例基于传感器节点的能量、位置以及接收前向蚂蚁报文数量三个因素，创新性地设定了优选值的计算公式，该计算公式能够使得能量、位置更具备优势的邻居节点具有更大的概率来进行前向蚂蚁报文的初始转发，而且该计算公式设置了衰减系数能够使得源节点在选择最优路径的起始转发节点时，尽量避免与其他多个源节点选择同一个邻居节点作为起始转发节点，从而有利于均衡周边邻居节点的负载，提高路由的可靠性，保障实时健身信息采集的可靠性。
[0056] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
